Google DeepMind vừa ra mắt phiên bản tiếp theo của AI tập trung vào robot, và đây là phát triển khiến bạn phải suy nghĩ lại về những gì máy móc sẽ có thể làm trong tương lai rất gần. Gemini Robotics ER 2, hiện đã có sẵn trong bản dùng thử công khai thông qua Gemini API và Google AI Studio, được thiết kế để đóng vai trò là “bộ não” suy luận cấp cao cho các hệ thống robot, xử lý dữ liệu video và không gian nhằm giúp robot thực sự hiểu được thế giới vật lý xung quanh chúng.
Gemini Robotics ER 2 thực sự làm gì
Mô hình đại diện cho một bước tiến ý nghĩa trong những gì ngành gọi là “lý luận thể chất.” Nó xem các luồng video, hiểu không gian ba chiều, phát hiện đối tượng, dự đoán hướng di chuyển của các vật thể và xác định cách sử dụng công cụ để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.
ER 2 hỗ trợ hợp tác đa robot, nghĩa là nó có thể phối hợp nhiều máy móc cùng làm việc trên một mục tiêu chung. Nó cũng xử lý hợp tác con người - robot, giúp con người và máy móc hoạt động như một đội nhóm.
Mô hình tích hợp với các biến thể Gemini Robotics VLA, xử lý điều khiển vật lý trực tiếp. ER 2 thực hiện việc suy nghĩ, VLA thực hiện hành động.
Google DeepMind đã kiên trì xây dựng để đạt đến khoảnh khắc này. Mô hình Gemini Robotics đầu tiên được công bố vào tháng 3 năm 2025. Một phiên bản tiếp theo, Gemini Robotics ER 1.6, ra mắt vào tháng 4 năm 2026 và giới thiệu khả năng đọc thiết bị thông qua sự hợp tác với Boston Dynamics. ER 2 mở rộng những nền tảng đó với khả năng suy luận không gian và thời gian được cải thiện, bao gồm phát hiện đối tượng, dự đoán quỹ đạo và tương ứng đa góc nhìn.
Boston Dynamics và Agility Robotics là một trong những công ty đang thử nghiệm và phát triển cùng DeepMind.
Tại sao tiền điện tử nên quan tâm đến bộ não của một robot
Điểm kết nối rõ ràng nhất là các mạng hạ tầng vật lý phi tập trung, thường được gọi là DePIN. Các dự án này nhằm xây dựng hạ tầng thực tế, từ mạng không dây đến lưới cảm biến đến cụm tính toán, bằng cách sử dụng phần thưởng token thay vì chi tiêu vốn doanh nghiệp truyền thống.
Sau đó là góc nhìn về tác nhân AI. Các dự án tiền mã hóa xây dựng nền tảng tác nhân tự trị đã là những câu chuyện được hype nhất trong năm qua. Hầu hết các tác nhân này tồn tại hoàn toàn dưới dạng phần mềm, giao dịch token hoặc quản lý vị thế trên chuỗi. Sự mở rộng hợp lý của AI tác nhân là các tác nhân thể chất — trí tuệ phần mềm kiểm soát phần cứng vật lý. Gemini Robotics ER 2 về cơ bản là bản thiết kế cho cách chuyển đổi này diễn ra ở cấp độ mô hình.
Điều mà nhà đầu tư nên theo dõi
Các token DePIN liên quan đến cơ sở hạ tầng robot, mạng cảm biến và tính toán thế giới thực có thể nhận được sự quan tâm trở lại từ các câu chuyện chính thống khi các công ty AI đại chúng xác nhận tầm quan trọng của việc triển khai AI trong thế giới thực.
Rủi ro là Google và các đối tác phần cứng của họ sẽ tự xây dựng toàn bộ hệ thống, từ mô hình suy luận đến điều khiển trực tiếp và cơ sở hạ tầng đám mây, để lại rất ít không gian cho các giải pháp phi tập trung. Các mối quan hệ hợp tác của DeepMind với Boston Dynamics và Agility Robotics cho thấy một cách tiếp cận tích hợp theo chiều dọc, có thể rất khó để các hệ sinh thái mở hoặc phi tập trung cạnh tranh về mặt năng lực thuần túy.